Utilizarea funcției `tune.svm()`
În acest exercițiu vei exersa practic utilizarea funcției tune.svm(). O vei folosi pentru a obține valorile optime ale parametrilor cost, gamma și coef0 pentru un model SVM bazat pe setul de date separabil radial creat anterior în acest capitol. Datele de antrenament sunt disponibile în dataframe-ul trainset, datele de testare în testset, iar biblioteca e1071 a fost preîncărcată. Reține că variabila de clasă y se află în a treia coloană din trainset și testset.
Amintește-ți și că în videoclip, Kailash a folosit cost=10^(1:3) pentru a obține un interval al parametrului cost de la 10=10^1 la 1000=10^3, în multipli de 10.
Acest exercițiu face parte din cursul
Support Vector Machines în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Setează intervalele de căutare ale parametrilor astfel:
cost- de la 0,1 (10^(-1)) la 100 (10^2), în multipli de 10.gammașicoef0- una dintre următoarele valori: 0,1, 1 și 10.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
#tune model
tune_out <-
tune.svm(x = trainset[, -3], y = trainset[, 3],
type = "C-classification",
kernel = "polynomial", degree = 2, cost = 10^(___:___),
gamma = c(___, ___, ___), coef0 = c(0.1, 1, 10))
#list optimal values
tune_out$best.parameters$___
tune_out$best.parameters$___
tune_out$best.parameters$___